Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.4
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pp.58-63
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2007
A compact gun drill machine was developed to improve productivity and economical efficiency for small and medium enterprise tool makers. Gun drilling works are mainly using at molding, automobile, aircraft industry and special tool makers to make deep holes. As gun drill machines are very expensive and big burden for small tool makers, so that works used to execute through outside orders but it was required lot of cost too. Most of gun drill machines are providing for high volume and large capacity enterprises. In order to use for small and medium enterprises that compact gun drill machine was designed and developed. It could be improved product quality, productivity and manufacturing cost for small and medium enterprises by using this machine.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.555-559
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1996
Based on the general drill grinding mechanism, termed the helical grinding system, the conceptual design of 5 axes CNC drill grinding machine is proposed. Unique determination of the grinding parameters for precise production of the desired flank geometry is discussed by utilizing a mathematical model. Also, different combinations of grinding parameters are mentioned in order to produce various drill geometries (conical, cylindrical, and planar drill) on the single proposed CNC machine. A manual helical grinding machine has been fabricated and consequently helical drills have been ground in order to check the feasibility of the proposed grinding mechanism and its functionality.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.6
s.249
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pp.713-721
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2006
Micro-drill wear deteriorates accuracy and productivity of the micro components. In order to improve productivity and qualify of micro components, it is required to investigate micro-drill wear exactly. In this study, a machine vision system is proposed to measure the wear of micro-drills using a precision servo stage. Calibration experiments are conducted to compensate for the machine vision system. In this paper, worn volume, area and length are defined as wear amounts. Micro-drill wear is reconstructed as the 3D topography and the quantized wear amount by using the shape from focus (SFF) method and wear parameters. Experiments have been conducted with HSS twist micro-drills and SM45C carbon steel workpieces. Validity of the proposed machine vision system is confirmed through experiments.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.5
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pp.39-44
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2001
In this paper, drill fred mechanism, cutting depth measuring device and sensing buzzer of drill contact were investigated in order to develop the micro-hole drilling machine. Also, measuring device of cutting resistance was developed in order to estimate cutting resistance from change of cutting condition. The results show that extremely-low fled rate(less then $17{\mu}m/S$${\mu}{\textrm}{m}$ /s) can be done and cutting depth can be measured by up to 1${\mu}{\textrm}{m}$ with developed drilling machine. Accordingly we could assemble a very cheap micro-hole drilling machine($\phi$ 0.05~0.5 mm). Also we got the some properties of cutting performance i.e. under the same condition, cutting torque decreases as increase of spindle speed and rapid fled of drill brings about the inferior cutting state under low spindle speed.
Machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically faults or damages on machines. Generally, it is very difficult to diagnose a machine fault by conventional methods based on mathematical models because of the complexity of the real world systems and the obvious existence of nonlinear factors. This study develops an automatic machine fault diagnosis system that uses pattern recognition techniques such as principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The sounds emitted by the operating machine, a drill in this case, are obtained and analyzed for the different operating conditions. The specific machine conditions considered in this research are the undamaged drill and the defected drill with wear. Principal component analysis is first used to reduce the dimensionality of the original sound data. The first principal components are then used as the inputs of a neural network based classifier to separate normal and defected drill sound data. The results show that the proposed PCA-ANN method can be used for the sounds based automated diagnosis system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.11
no.9
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pp.422-430
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2001
An electric drill is a handy tool used in a machine shop, which consists of motor, gear, bearing, shaft, and case, i.e., a gear driving system. Low level vibration and noise of the electric drill can bring the assurance of the quality and reliability of the machine. The vibration sources of the electric drill should be investigated for the reduction of the vibration and noise of the system. Through the experiments in laboratory and the various signal processing procedure for the measured vibration and sound signals, the characteristics of the vibration of the electric drill are investigated. And its propagation path is sought using partial coherence function.
Background: This study aimed to assess the whole-body vibration (WBV) exposure among large blast hole drill machine operators with regard to the International Organization for Standardization (ISO) recommended threshold values and its association with machine- and rock-related factors and workers' individual characteristics. Methods: The study population included 28 drill machine operators who had worked in four opencast iron ore mines in eastern India. The study protocol comprised the following: measurements of WBV exposure [frequency weighted root mean square (RMS) acceleration ($m/s^2$)], machine-related data (manufacturer of machine, age of machine, seat height, thickness, and rest height) collected from mine management offices, measurements of rock hardness, uniaxial compressive strength and density, and workers' characteristics via face-to-face interviews. Results: More than 90% of the operators were exposed to a higher level WBV than the ISO upper limit and only 3.6% between the lower and upper limits, mainly in the vertical axis. Bivariate correlations revealed that potential predictors of total WBV exposure were: machine manufacturer (r = 0.453, p = 0.015), age of drill (r = 0.533, p = 0.003), and hardness of rock (r = 0.561, p = 0.002). The stepwise multiple regression model revealed that the potential predictors are age of operator (regression coefficient ${\beta}=-0.052$, standard error SE = 0.023), manufacturer (${\beta}=1.093$, SE = 0.227), rock hardness (${\beta}=0.045$, SE = 0.018), uniaxial compressive strength (${\beta}=0.027$, SE = 0.009), and density (${\beta}=-1.135$, SE = 0.235). Conclusion: Prevention should include using appropriate machines to handle rock hardness, rock uniaxial compressive strength and density, and seat improvement using ergonomic approaches such as including a suspension system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.6
no.5
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pp.412-417
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2005
The objective of study is design and structural analysis of multi-axis drill machine for PCB. This is able to reduce the unit cost of manufacture and to ensure safety, that is with the result of analysis by design the multi-axis drill machine for the use of PCB to enhancing suitability and exactitude in mass production the process of PCB.
Kim, Young-Doo;Suh, Sug-Kee;Chae, Jae-Suk;Park, Moon-Soo;Chae, Kyu-In
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.36
no.4
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pp.360-365
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1991
This experiment was conducted to determine mechanized seeding ability of barley drill seeder on the seeding time, growth and yield of sorghum-sudangrass hybrid. The time required for machine drill seeding was 42 minutes per l0a which was one-thirteenth of the time required by the manual drill seeding, and percentage of seedling establishment by machine drill seeding was better than that of manual drill seeding. Leaf area index in seeding rate with 30 x 5cm and 40 x 5cm of machine drill seeding was higher than those of manual drill seeding, the leaf distribution was better and the total nonstructural carbohydrate content of stubble after cutting was short increased than that of manual drill seeding, Content of feed composition was not significantly different between manual and machine drill seeding. At seeding rate of 40 x 5cm of machine seeding. dry matter and TDN yield were increased to 29% and 30% respectiyely, than those of manual drill seeding.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.7
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pp.1643-1653
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1994
To facilitate the manufacturing of dull using CNC grinding machine, the simulation of helical groove machining with given wheel profile and setting condition is necessary. Considering the wheel as a collection of thin disks, the flute configuration is predicted in a cross section perpendicular to the axis and the grinding wheel profile is also predicted to machine the desired helical groove with given setting conditions. Two programs for these processes are developed. Using programs interactively, the helical groove machining process can be predicted more accurately. By clarifying the geometrical relation between the shape of cutting edge and the flute configuration in the cross section which is perpendicular to drill axis, it becomes possible to predict the necessary cross sectional shape of wheel for desired drill cutting edge shape. Some factors for the software are considered concerning prediction of accuracy and computing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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